지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 2,167 - 2,173 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.11.2167
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
오늘날 CPU 기반 병렬 및 분산처리 컴퓨팅 분야의 성장 속에서 범용 그래픽 처리 장치(GPGPU)는 계산 속도를 몇 배로 높이는 엄청난 성과를 보여주었다. 데이터 분할은 다양한 도메인을 갖는 데이터 마이닝 분야의 응용프로그램에서 매우 중요한 작업이다. 또한, 계층 상향 군집화도 군집화 계층을 이용하여 클러스터의 수와 패턴을 식별할 수 있는 유용한 방법이다. 전통적인 계층 상향 군집화는 모든 클러스터가 단일 클러스터에 속할 때까지 가장 가까운 클러스터 쌍을 반복적으로 찾는 작업을 한다. 이 작업은 시간과 메모리 복잡도가 매우 높아지게 되는데, 이를 해결하기 위해 Shalom 등은 효율적인 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화를 설명하고 구현하였다. 본 논문은 Shalom 등이 제안한 셀 분할 부분 중복 계층 상향 군집화 방법을 개선하여 셀 분할 병렬 계층 상향 군집화 기법을 제시하였다. 실험결과 전통적인 계층 상향 군집화와 비교하여 제안한 방법이 약 2~10배의 속도 향상을 얻었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
NVIDIA Corporation, CUDA C Programming Guide Version 10.0 (2018), Retrieved Aug., 30, 2019, from http://developer.nvidia.com.
J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining: concepts and techniques, Morgan Kaufmann Pub, 2011.
A. K. Jain and R. C. Dubes, Algorithms for clustering data, Prentice-Hall, Inc., 1988.
C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schutze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
T. Zhang, R. Ramakrishnan, and M. Livny, “BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases,” in Proc. 1996 ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, vol. 25, no. 2, pp. 103-114, Montreal, Quebec, Canada, Jun. 1996.
A. K. Jain and R. C. Dubes, Algorithms for clustering data, Prentice-Hall, Inc., 1988.
C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schutze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
T. Zhang, R. Ramakrishnan, and M. Livny, “BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases,” in Proc. 1996 ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, vol. 25, no. 2, pp. 103-114, Montreal, Quebec, Canada, Jun. 1996.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
GPU를 이용한 셀 분할 병렬 계층 병합 군집 기반의 효율적인 데이터 분할 방법
전자공학회논문지
2019 .11
-
계층 발생 프레임워크를 이용한 군집 계층 시각화
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2015 .06
-
합성곱 오토인코더 기반의 응집형 계층적 군집 분석
멀티미디어학회논문지
2020 .01
-
임베딩을 활용한 계층적 군집화 기법
한국정보과학회 학술발표논문집
2023 .06
-
SDN‐Based Hierarchical Agglomerative Clustering Algorithm for Interference Mitigation in Ultra‐Dense Small Cell Networks
[ETRI] ETRI Journal
2018 .04
-
Cavitation Diagnosis Method for Centrifugal Pumps based on Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithm
International Journal of Fluid Machinery and Systems
2023 .03
-
레이저 용접된 DP 강에서 계층적 군집화 기법을 활용한 상분율 예측
한국소성가공학회 학술대회 논문집
2024 .10
-
군집화 결과 분석 및 강제 재군집화 강화를 통한 계층적 다중 뉴스 군집화 성능 향상
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .12
-
계층적 군집분석 방법을 활용한 공간 변화 탐지
대한공간정보학회 학술대회
2019 .11
-
D2D 통신 기반 광고확산을 위한 계층적/비계층적 클러스터링 알고리즘의 성능분석
한국통신학회 학술대회논문집
2015 .11
-
클러스터링 알고리즘기반의 상황인식 사용자 분석
한국정보통신학회논문지
2020 .07
-
Interactive Region Segmentation Method Using Agglomerative Clustering
JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE
2018 .12
-
다채널 비음수 행렬분해의 계층적 응집 클러스터링을 위해 개선된 거리 행렬을 이용한 블라인드 오디오 소스 분리
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2019 .10
-
중복 연산 최소화를 통한 계층 군집화 성능 개선 연구
한국정보과학회 학술발표논문집
2016 .12
-
Radial basis function neural networks realized with the aid of SVR and Hierarchical agglomerative clustering algorithm
정보 및 제어 논문집
2018 .10
-
Mining for Building Energy-consumption Patterns by using Intelligent Clustering
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2021 .12
-
클러스터링 알고리즘기반의 COVID-19 상황인식 분석
한국정보통신학회논문지
2022 .05
-
역인덱스 기반 상향식 군집화 기법을 이용한 대규모 학술 핵심어 분석
한국산학기술학회 논문지
2018 .11
-
제조 시계열 데이터를 위한 진화 연산 기반의 하이브리드 클러스터링 기법
스마트미디어저널
2021 .09
-
준 실시간 이슈 분석을 위한 계층적 다중 뉴스 문서 군집화
한국정보과학회 학술발표논문집
2019 .12
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-001328526